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리서치 · 노련한 마케터와 AI 교수가 만들었습니다

SOMIN을 뒷받침하는 동료 심사 AI 연구

SOMIN의 오디언스 페르소나, 크리에이티브 스코어링, 경쟁사 분석은 공동 창업자인 Aleks Farseev 교수와 SOMIN 팀의 연구에서 비롯되었으며, 이 연구는 AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM, The Web Conference, 그리고 ACM TOIS에 발표되었습니다.

논문 보기 강연 보기
28동료 심사 논문, 데모, 초록
8AAAI, ACM MM, SIGIR 등 최상위 학회
2015발표 시작 연도

SOMIN을 만드는 사람들

노련한 마케터와 AI 교수, 하나의 제품으로

Aleks Farseev 교수는 싱가포르 국립대학교에서 여러 소셜 네트워크로부터 동시에 사용자 프로필을 학습하는 연구로 박사 학위를 받은 뒤 SOMIN을 공동 창업했습니다. 그는 디지털 마케팅 AI 분야의 연구 교수이며, 오디언스 프로파일링, 성향 기반 추천, 광고를 위한 설명 가능한 AI에 관한 그의 연구는 Semantic Scholar에서 577회 인용되었습니다(2026-10-17 기준).

연구팀과 함께, SOMIN의 마케터들은 이러한 모델을 브랜드와 에이전시 팀이 매주 실행하는 플레이북으로 바꿉니다: 화이트스페이스 맵, 페르소나와 갈등, 사전 점수화된 콘셉트, 콘텐츠 캘린더.

연구자 프로필

인용 수치 출처: Semantic Scholar, 2026-10-17.

논문에서 제품까지

오늘날 SOMIN 안에서 작동하는 일곱 가지 연구 라인

아래의 각 연구 라인은 플랫폼의 기능에 해당합니다. 논문을 클릭하면 출판사 사이트에서 읽을 수 있습니다.

01

다양한 데이터 소스를 활용한 오디언스 프로파일링

여러 네트워크에 걸친 게시물, 이미지, 체크인, 센서 데이터로부터 오디언스가 누구인지 학습하는 방법, 그리고 데이터 소스에 따라 모델이 배우는 내용이 달라지는 이유.

오늘날 SOMIN에서: 오디언스 페르소나 및 페르소나-갈등 스터디 →
02

성향 기반 콘텐츠

오디언스의 콘텐츠로부터 성향을 추론하고, 이를 활용해 그 오디언스가 반응하는 게시물을 선택하고 생성합니다.

오늘날 SOMIN에서: 페르소나에 맞춘 크리에이티브와 가치 제안 →
03

게시 전에 크리에이티브 점수화하기

광고 크리에이티브의 텍스트, 이미지, 타기팅, 설정을 바탕으로 성과를 예측하고, 마케터가 실행에 옮길 수 있도록 점수를 설명합니다.

오늘날 SOMIN에서: 사전 점수화된 콘셉트와 유료 미디어 광고 스코어링 →
04

경쟁사 분석을 위한 설명 가능한 AI와 LLM

성과 모델과 거대 언어 모델을 결합해 경쟁사의 커뮤니케이션을 읽고, 무언가가 효과가 있다는 사실뿐 아니라 왜 효과가 있는지를 설명합니다.

오늘날 SOMIN에서: SOMONITOR 경쟁사 및 화이트스페이스 분석 →
05

에이전틱 AI와 전략 공동 창작

글을 쓰기 전에 실제 컨텍스트 데이터를 불러오는 에이전트로, 콘텐츠가 똑같은 평범한 결과물로 수렴하지 않고 독창성을 유지하게 합니다.

오늘날 SOMIN에서: SOMIN AI 에이전트와 무료 Claude 플러그인 →
06

크리에이터 및 인플루언서 분석

적합한 크리에이터와 계정을 찾고, 더 적은 라벨링으로 소셜 게시물을 분류하며, 개인·브랜드·유명인 계정을 구분합니다.

오늘날 SOMIN에서: 크리에이터 관리와 GMV →
07

광고에서의 책임 있는 AI

자동화된 프로파일링, 광고 타기팅, 생성형 크리에이티브가 제기하는 윤리 및 개인정보 문제.

오늘날 SOMIN에서: SOMIN이 개인 데이터를 처리하는 방식 →

출판물

최상위 학회 및 저널 논문

AAAI, ACM Multimedia, SIGIR에서 발표된 풀 페이퍼와, ACM TOIS 및 ACM TIST의 저널 논문.

  1. ACM TOIS · 2025 · 저널 논문Fusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative MarketingQi Yang, Aleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Alfred Huang, et al.. ACM Transactions on Information Systems, vol. 43, pp. 1-31.
  2. ACM MM · 2022 · 풀 페이퍼Personality-Driven Social Multimedia Content RecommendationQi Yang, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (MM '22), Lisboa, pp. 7290-7299.오픈 액세스 PDF
  3. AAAI · 2017 · 풀 페이퍼TweetFit: Fusing Multiple Social Media and Sensor Data for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Technical Track: AI and the Web.오픈 액세스 PDF
  4. SIGIR · 2017 · 풀 페이퍼Cross-Domain Recommendation via Clustering on Multi-Layer GraphsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '17), Tokyo, pp. 195-204.
  5. ACM TOIS · 2017 · 저널 논문Tweet Can Be Fit: Integrating Data from Wearable Sensors and Multiple Social Networks for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Information Systems, vol. 35, no. 4, pp. 1-34.
  6. ACM TIST · 2017 · 저널 논문Learning User Attributes via Mobile Social Multimedia AnalyticsLiqiang Nie, Luming Zhang, Meng Wang, Richang Hong, Aleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 8, no. 3, pp. 1-19.

최상위 학회의 논문, 데모, 초록

ACM Multimedia, AAAI, SIGIR, WSDM, The Web Conference, ICMR, CLEF, WebSci의 논문, 산업 및 데모 논문, 학생 초록.

  1. SIGIR · 2026 · 논문SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content HomogenizationAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Kevin Manuel, Maksim Gorodilov, et al.. Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26).
  2. ACM MM · 2025 · 논문MindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-CreationAleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Qi Yang, Ilia Gossoudarev, et al.. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin.오픈 액세스 PDF
  3. WWW · 2025 · 동반 논문SOEX: Explainable AI for Competitor Communications AnalyticsAleks Farseev, Sergey Nikolenko, Qi Yang, Kirill Lepikhin, et al.. Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW '25), Sydney, pp. 2823-2826.
  4. ACM MM · 2025 · 산업 데모SOMIN: An Explainable AI and LLM Platform for Real-Time, Data-Driven Digital Marketing StrategyAleksandr Farseev. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin, industry demonstration.
  5. ACM MM · 2023 · 논문Against Opacity: Explainable AI and Large Language Models for Effective Digital AdvertisingQi Yang, Marlo Ongpin, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (MM '23), Ottawa, pp. 9299-9305.오픈 액세스 PDF
  6. WSDM · 2023 · 데모 논문SoCraft: Advertiser-level Predictive Scoring for Creative Performance on MetaAlfred Huang, Qi Yang, Sergey Nikolenko, Marlo Ongpin, et al.. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
  7. WSDM · 2023 · 데모 논문"Just To See You Smile": SMILEY, a Voice-Guided GUY GANQi Yang, Christos Tzelepis, Sergey Nikolenko, Ioannis Patras, Aleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
  8. WSDM · 2021 · 데모 논문SoMin.ai: Personality-Driven Content Generation PlatformAleksandr Farseev, Qi Yang, Andrey Filchenkov, Kirill Lepikhin, et al.. Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '21), demonstration.오픈 액세스 PDF
  9. AAAI · 2020 · 학생 초록I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance (Student Abstract)Qi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), Student Abstract Track.오픈 액세스 PDF
  10. AAAI · 2019 · 학생 초록A Whole New Ball Game: Harvesting Game Data for Player ProfilingIvan Samborskii, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Student Abstract Track, pp. 10025-10026.오픈 액세스 PDF
  11. ACM MM · 2018 · 논문SoMin.ai: Social Multimedia Influencer Discovery MarketplaceAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Hendrik Schwartz, Eu Khoon Ang, Kenny Powar. Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia (MM '18), Seoul, pp. 1234-1236.
  12. CLEF · 2018 · 논문Multi-view Personality Profiling Based on Longitudinal DataKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction: CLEF 2018, Lecture Notes in Computer Science vol. 11018, pp. 15-27.
  13. AAAI · 2017 · 학생 초록Towards User Personality Profiling from Multiple Social NetworksKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Student Abstract Track.오픈 액세스 PDF
  14. ACM MM · 2016 · 데모 논문bBridge: A Big Data Platform for Social Multimedia AnalyticsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia (MM '16), Amsterdam, pp. 759-761.
  15. ICMR · 2015 · 풀 페이퍼Harvesting Multiple Sources for User Profile Learning: a Big Data StudyAleksandr Farseev, Liqiang Nie, Mohammad Akbari, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 5th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '15), Shanghai, pp. 235-242.
  16. WebSci · 2015 · 논문Cross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).

학술지, 워크숍, 프리프린트

  1. arXiv · 2024 · 프리프린트SOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing AnalyticsAleksandr Farseev, Qi Yang, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, et al.. arXiv preprint arXiv:2407.13117 (동료 심사를 거치지 않음).
  2. WSDM · 2023 · 발표 초록Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationAleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore (발표 초록).
  3. Frontiers in Big Data · 2022 · 학술지 논문Do we behave differently on Twitter and Facebook: Multi-view social network user personality profiling for content recommendationQi Yang, Aleksandr Farseev, Sergey Nikolenko, Andrey Filchenkov. Frontiers in Big Data, vol. 5 (Original Research).오픈 액세스 PDF
  4. ICMR workshop · 2021 · 워크숍 논문Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality ProfilingQi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Proceedings of the 2021 ACM Workshop on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval (ICDAR @ ICMR '21).오픈 액세스 PDF
  5. ACM MM workshop · 2021 · 워크숍 논문Improving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classification in Social NetworksD. Krylov, S. Poliakov, N. Khanzhina, A. Zabashta, A. Filchenkov, Aleksandr Farseev. Workshop on Multimedia Understanding with Less Labeling (MULL @ ACM Multimedia 2021).
  6. EGOSE · 2018 · 논문Person, Organization, or Personage: Towards User Account Type Prediction in MicroblogsIvan Samborskii, Andrey Filchenkov, Georgiy Korneev, Aleksandr Farseev. International Conference on Electronic Governance and Open Society (EGOSE 2018).
  7. SIGWEB Newsletter · 2016 · 아티클360° user profiling: past, future, and applicationsAleksandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. ACM SIGWEB Newsletter, 2016, pp. 1-11.

강연 및 강의

기조연설, 강의, Marketing Mondays 세션

Aleks Farseev 교수가 ACM Multimedia와 INSEAD에서 Marketing Mondays에 이르기까지 광고 속 AI를 이야기합니다. 영상은 YouTube에서 열립니다.

피치 · 2026From 6 Weeks to 13 Minutes: Pitching SOMIN AI at ATxSG 2026ATxSG 2026(Asia Tech x 싱가포르); Marketing Mondays by SOMIN

SOMIN의 네 가지 모듈(경쟁사 인사이트, 갭 발굴, 콘셉트 생성, 출시 전 광고 스코어링)을 소개하는 스타트업 피치로, Mothercare 케이스 스터디가 포함되어 있습니다.

업계 전문가 강연 · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025, 더블린 (Industry Expert Talk IET #2); 영상은 Marketing Mondays by SOMIN에서 공개

AI가 광고에 들어오는 세 가지 방식(창작 업무의 대체, 지원, 설명)과 에이전시가 이에 적응하는 방식을 비교합니다.

피치 · 2025SOMIN @madfestlondon 2025 - L'Oreal Brand Challenge CompetitionMAD//페스트 런던 2025; Marketing Mondays by SOMIN

확장 가능한 크리에이터 주도 콘텐츠 전략을 주제로 한 L'Oreal 브랜드 챌린지에 SOMIN이 출품한 작품입니다(영상 게시일 2025-07-14).

기조연설 · 2025The Future of Generative AI in Marketing Communications디지털 마케팅 컨퍼런스 쿠알라룸푸르 2025(DMCKL2025); Marketing Mondays by SOMIN

오디언스 세분화와 캠페인 구축을 위한 생성형 AI에 대한 기조연설로, SOMONITOR와 GWI를 활용한 Miraflora Wagyu 케이스 스터디를 다룹니다.

강의 · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandINSEAD 강의; Marketing Mondays by SOMIN

AI 기반 소비자 인사이트와 경쟁사 인사이트가 미국 프리미엄 소고기 브랜드의 고객 획득 비용을 낮추는 데 어떻게 도움이 되었는지 다룬 강의입니다.

강의 · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering(비즈니스 엔지니어링 전공 학생 대상); Marketing Mondays by SOMIN

Google Analytics 4, Meta 광고 관리자, SOMONITOR를 활용한 경쟁사 인사이트를 다룬 수업입니다.

Marketing Mondays · 2024Marketing Mondays: The Significance Of Responsible AI for Marketing Strategy & BeyondBlock71 싱가포르의 Marketing Mondays; Marketing Mondays by SOMIN

마케팅에서 대규모 언어 모델을 책임감 있게 활용하는 방법을 주제로 한 파이어사이드 챗으로, Aleks Farseev 교수가 Block71 Singapore에서 공동 진행했습니다.

강연 · 2024The Intelligent Advantage: Large Language Models Redefining Marketing Decision-MakingTechnology for Marketing (YouTube 채널)

LLM이 경쟁사, 페르소나, 브랜드 보이스, 페인 포인트 분석을 어떻게 가속하는지, 그리고 LLM이 마케터를 대체하기보다 지원해야 하는 이유를 다룹니다.

데모 · 2024SOMONITOR Demo - Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024 (Singapore Tourism Board); SOMIN 채널

여행 업계를 위한 SOMONITOR 라이브 시연입니다.

팟캐스트 · 2023 · 러시아어«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать» (먼저 스킬과 생각부터 정리한 다음 돈을 찾아야 한다)MTS StartUp Hub, 팟캐스트 «От сида до экзита» (시드에서 엑싯까지)

SoMin.ai를 해외에서 키운 과정, 벤처 투자 침체, LLM이 정말 성장 기회인지에 대해 이야기하는 러시아어 인터뷰입니다.

데모 · 2023SoMin.ai Platform DemoAlex Farseev (YouTube 채널)

SOADS(롱테일 광고 타기팅)와 SOMONITOR(크리에이티브 스코어링, SODA LLM 어시스턴트) 모듈을 둘러보는 영상입니다.

강연 · 2023From Academic Research to Adtech Entrepreneurship: The Journey of Aleks Farseev and Somin.AIDigital Ignition - A Coworking Space

학술 연구에서 Somin.AI 애드테크 플랫폼과 네 가지 모듈에 이르기까지의 여정을 소개하는 프로필입니다.

강연 · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023 (ACM International Conference on Web Search and Data Mining), 싱가포르

광고 타기팅과 크리에이티브 스코어링을 뒷받침하는 기술과 그 책임 있는 활용을 다룬 학회 발표입니다.

강연 · 2021Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceODS AI Global

머신러닝이 Google과 Facebook 광고 플랫폼을 어떻게 움직이는지, 그리고 광고 성과를 높이는 롱테일 타기팅 같은 기법을 설명합니다.

강의 · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)ITMO University 강좌; Aleks Farseev (YouTube 채널)

소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 관측소와 그 과제를 다루는 대학 강좌의 첫 강의입니다.

강의 · 2017360 Degree User Profile Learning from Multiple Social Networks for Wellness and Urban Mobility Applications (Ph.D. defence public seminar)NUS School of Computing

소셜 네트워크와 센서를 활용한 다중 소스 학습으로 인구통계, 웰니스, 장소 추천 과제를 다룬 박사 학위 공개 심사입니다.

강의 · 2016 · 러시아어Профилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальности (다양한 모달리티의 여러 데이터 소스를 활용한 사용자 속성 프로파일링)POMI RAS의 컴퓨터 과학 클럽; 렉토리움(Lektorium)

서로 다른 모달리티의 여러 데이터 소스로부터 사용자 속성을 추론하는 방법을 다룬 러시아어 강의입니다.

Marketing Mondays: 무료 Claude 플러그인 받기

FAQ

SOMIN 연구 자주 묻는 질문

SOMIN은 실제 AI 연구를 기반으로 만들어졌나요?

네. SOMIN은 Aleks Farseev 교수가 공동 창업했으며, 오디언스 페르소나, 크리에이티브 스코어링, 경쟁사 분석을 뒷받침하는 모델은 그와 SOMIN 팀이 2015년부터 발표해 온 연구에서 나왔습니다. AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM, The Web Conference의 논문과 ACM Transactions on Information Systems에 실린 논문이 포함됩니다.

SOMIN 연구는 어디에 발표되었나요?

이 페이지에는 AAAI, ACM MM, ACM TIST, ACM TOIS, ICMR, SIGIR, WSDM, WWW 등에 발표된 피어 리뷰 논문, 데모, 초록 28건이 정리되어 있습니다. 각 항목은 출판사 페이지 또는 DOI로 연결되며, 오픈 액세스 PDF가 있는 경우 해당 PDF로도 연결됩니다.

SOMIN은 누가 만드나요?

SOMIN은 경험 많은 마케터와 AI 교수가 만듭니다. Aleks Farseev 교수가 연구와 회사를 이끌며, SOMIN 팀은 위 논문의 공동 저자를 포함한 머신러닝 연구자와, 매일 브랜드 및 에이전시 팀과 함께 일하는 마케터로 구성되어 있습니다.

연구는 제품에 어떻게 반영되나요?

다중 소스 오디언스 프로파일링은 SOMIN 페르소나의 토대가 되고, 성격 기반 추천은 페르소나에 맞는 크리에이티브를 만들어 내며, 크리에이티브 성과 예측은 출시 전에 콘셉트에 점수를 매기고, 설명 가능한 AI와 대규모 언어 모델은 경쟁사 콘텐츠가 왜 효과적인지 설명합니다. 에이전틱 AI 연구는 실제 카테고리 데이터에 기반해 생성된 콘텐츠가 차별성을 유지하도록 합니다.

SOMIN에 관한 강연은 어디서 볼 수 있나요?

강연은 위에 링크와 함께 정리되어 있습니다. ACM Multimedia 2025의 업계 전문가 강연, Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025의 기조연설, INSEAD와 NUS의 강의, ATxSG 2026 피치, 그리고 YouTube의 Marketing Mondays 세션입니다.

이 연구가 여러분의 카테고리에서 어떻게 작동하는지 확인해 보세요

SOMIN은 경쟁사, 크리에이터, 오디언스를 읽어 내고, 오늘 바로 브리프에 쓸 수 있는 사전 점수화된 아이디어를 전달합니다.

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